أوامر الذكاء الاصطناعي (prompts): طريقة كتابة أوامر تعطي إجابات مفيدة

كتابة أمر للذكاء الاصطناعي تشبه كتابة موجز جيد لزميل. ينشر مزودو النماذج نصائحهم الخاصة، مثل دليل هندسة الأوامر من OpenAI، والمبادئ التالية مشتركة بين معظمهم. يشرح مدخلنا عن هندسة الأوامر المصطلحات.

ما هو أمر الذكاء الاصطناعي؟

الأمر هو كل ما يقرؤه النموذج قبل أن يجيب: سؤالك، والتعليمات، والمستندات الملصقة، والرسائل السابقة في المحادثة. لا يملك النموذج أي معلومات أخرى عن هدفك أو جمهورك أو معاييرك. الأمر المبهم يحصل على إجابة متوسطة، لأن النموذج يملأ الفراغات بأكثر الخيارات العامة احتمالا.

ما أجزاء الأمر الجيد؟

1. الدور

قل للذكاء الاصطناعي من يجب أن يكون: "أنت كاتب محتوى B2B يكتب للمديرين الماليين." يحدد الدور المفردات والنبرة ومستوى الخبرة.

2. السياق

اشرح الوضع: الشركة، والمنتج، والجمهور، وهدف النص، وما أُنجز بالفعل. هذا هو الجزء الذي يتجاوزه معظم الناس، وهو الأكثر تأثيرا في النتائج.

3. المهمة

صغ مهمة واحدة واضحة بفعل عمل: اكتب، لخص، قارن، أعد الصياغة، اذكر. وقسّم الأعمال الكبيرة على عدة أوامر.

4. القيود

الطول، والنبرة، والكلمات التي يجب تجنبها، والحقائق التي يجب تضمينها، ومستوى القراءة، واللغة. القيود تحول الإجابة العامة إلى إجابة تناسب علامتك.

5. الصيغة

حدد شكل الإجابة: جدول بأعمدة معينة، أو قائمة مرقمة، أو ثلاث نسخ، أو كائن JSON، أو عناوين فرعية وفقرات قصيرة.

6. الأمثلة

اعرض مثالا أو مثالين لما تتوقعه. تسمى هذه التقنية few-shot prompting، نسبة إلى الورقة البحثية Language Models are Few-Shot Learners التي أظهرت أن النماذج الكبيرة تستطيع فهم مهمة من بضعة أمثلة توضع في الأمر. راجع مدخلنا عن التعلم بأمثلة قليلة.

ما تقنيات الأوامر الأكثر فاعلية؟

• طلب الخطوات: في مهام الاستدلال، يحسّن طلب حل المشكلة خطوة بخطوة دقة الإجابة. وقد صيغت الفكرة في الأبحاث حول chain-of-thought prompting.
• تقديم مواد مرجعية: الصق النص المصدر أو البيانات أو دليل الأسلوب واطلب من النموذج ألا يستخدم سواها. هذا يقلل الحقائق المختلقة.
• طلب مراجعة ذاتية: "راجع إجابتك مقارنة بالقيود وصحح ما لا يتوافق معها."
• دعه يسأل أولا: "قبل أن تكتب، اطرح علي الأسئلة التي تحتاجها." مفيد عندما لا تعرف أي سياق تقدمه.
• التكرار: اعتبر الإجابة الأولى مسودة وحسّنها بملاحظات دقيقة ("أقصر"، "أكثر تحديدا"، "دون مصطلحات معقدة").
• فصل التعليمات عن المحتوى: ضع النص الملصق بين علامات واضحة كي لا يخلطه النموذج بتعليماتك.

أمر ضعيف مقابل أمر جيد: أمثلة تسويقية

ما الأخطاء التي يجب تجنبها؟

• سياق قليل جدا: يخمّن النموذج جمهورك وهدفك.
• عدة مهام دفعة واحدة: تنخفض الجودة في كل منها.
• تعليمات متناقضة: "قصير لكن مفصل"، "رسمي لكن عفوي".
• طلب حقائق دون مصادر: قد ينتج النموذج أرقاما معقولة لكنها خاطئة. قدم البيانات أو تحقق من كل شيء.
• قبول الإجابة الأولى: جولتان أو ثلاث من الملاحظات تصنع الفرق عادة.
• لصق بيانات سرية في أدوات لم تتحقق من سياستها في التعامل مع البيانات.

للحصول على أوامر SEO وGEO جاهزة مبنية على هذه الطريقة، راجع مكتبة أوامر SEO وGEO لدينا. ولتحسين أوامرك مع الوقت، يشرح مدخلنا عن تحسين الأوامر كيف تقارن بين النسخ.

وماذا عن الأوامر التي يكتبها عملاؤك؟

للأوامر أهمية في الاتجاه المعاكس أيضا. عندما يسأل مشترٍ ChatGPT "أي برنامج محاسبة لوكالة صغيرة؟" أو يسأل Perplexity "أفضل CRM للعقارات"، تذكر الإجابة بضع علامات. تعمل هذه الأوامر مثل استعلامات البحث: أطول وأكثر حوارية وأكثر تحديدا، وتحدد أكثر فأكثر من يدخل دائرة الاختيار.

متابعة قائمة من هذه الأوامر والتحقق من العلامات التي تظهر تسمى مراقبة الأوامر. وهي تبين الأسئلة التي يُوصى بك فيها، والتي تغيب عنها، والمصادر التي يستشهد بها الذكاء الاصطناعي بدلا منك. ثم توجه هذه البيانات محتواك: الصفحات التي تجيب عن هذه الأسئلة بوضوح وبحقائق موثقة هي التي تستشهد بها المساعدات.

الأمر الجيد للذكاء الاصطناعي يعطي النموذج ما يحتاجه زميل جيد: دورا، وسياقا، ومهمة واحدة، وقيودا واضحة، وصيغة، ومثالا؛ والأوامر التي يكتبها عملاؤك تستحق الاهتمام نفسه، لأنها تحدد هل يوصي بك الذكاء الاصطناعي. لتتبع أوامر عملائك في ChatGPT وClaude وGemini، يتابع Sorank من 25 إلى 150 أمرا حسب الخطة، ويُظهر من يُستشهد به بدلا منك، وينشر مقالات محسنة بنظام autopilot، مع تجربة مجانية لمدة 3 أيام.